Um Framework para Avaliação de Modelos de Previsão Espaço-Temporal de Crimes

Yan Andrade, George Teodoro, Renato Ferreira, Leonardo Rocha

Abstract: Modelos preditivos espaço-temporais são fundamentais para prever locais e momentos de crimes, auxiliando a segurança pública. No entanto, a ausência de critérios padronizados de avaliação dificulta a comparação entre diferentes abordagens. Para superar essa limitação, apresentamos o STEval, um framework flexível de avaliação. A robustez do STEval foi validada por meio de experimentos que variaram a granularidade temporal e espacial. Os resultados indicaram que nenhum dos modelos supera os demais em todos os cenários. O framework auxilia na seleção e otimização de modelos por meio de análises detalhadas. Além disso, o STEval expõe as forças e fraquezas de cada modelo, incentivando avanços na pesquisa sobre previsão de crimes.

External IDs:doi:10.5753/reic.2025.6037